Aplicación de Metodologías No Convencionales para la Caracterización Petrofísica de Yacimientos de Terciario

Enrique Morán Montiel (PEMEX), Guillermo Gutiérrez Murillo (PEMEX), Marco Antonio Orduña Reyes (Consultor)

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explotación es necesaria la aplicación de diferentes ingenierías y disciplinas, y dentro de ellas se encuentra como disciplina estratégica la petrofísica, que se encarga de definir las zonas de posible aporte en función de los registros geofísicos tomados en los pozos. Para definir las propiedades petrofísicas se realiza una evaluación de registros geofísicos, integrando datos de núcleo. En el campo PC se tienen identificadas cinco arenas de posible potencial, en la formación Concepción Inferior, en las que se aplicaron procesos y metodologías para identificar los tipos de roca, las unidades de flujo y los modelos que representan las propiedades petrofísicas del campo, que serán de utilidad para el poblado de propiedades del modelo estático. Para ello, se analizaron veintitrés pozos del campo PC, en los que se realizó el proceso de edición y validación de la información, así como la generación de registros sintéticos en diez pozos. Se realizó la evaluación petrofísica convencional, determinando modelos de saturación en función de la resistividad, utilizando el modelo mineralógico de arena y arcilla. Se analizó la información del núcleo del pozo PC 121C, datos que fueron calibrados a la evaluación petrofísica y en los que se ajustaron los modelos de saturación de agua, porosidad

Artículo presentado

Resumen

En la búsqueda de comprender el comportamiento del campo en

en el CMP / 2019

efectiva y permeabilidad. Así mismo, se implementaron metodologías no convencionales para la evaluación de los pozos, como la elaboración de electrofacies supervisadas con datos de núcleo y no supervisadas con datos de registro, con esto fue posible identificar tipos de roca.

Introducción

El campo ejemplo inició su explotación en rocas de Terciario en el año 1985 con el pozo PC 1 y en 1993 con el pozo PC 101A, ambos se encuentran fluyentes. Sin embargo, su objetivo principal fue la formación Jurásico Superior Kimmeridgiano y Cretácico Superior, por tal motivo, existe deficiencia de información en Terciario.

Se analizaron 23 pozos para realizar el modelo petrofísico, de los cuales fue necesario realizar edición, normalización y generación de curvas sintéticas para lograr el objetivo, así mismo, se analizó la información del núcleo del pozo PC 101A, del cual se generaron modelos petrofísicos de Vsh, Sw, k y Por.

El flujo de trabajo desarrollado para obtener el resultado final fue el siguiente:

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1. Edición y análisis de la información disponible

La información de los registros geofísicos normalmente se presenta por etapas, siendo necesario realizar el pegado de cada una de estas, así como las correcciones ambientales necesarias y estandarización de la información de las curvas a utilizar en el estudio, por lo tanto, fueron normalizadas las curvas de rayos gama, porosidad neutrón, densidad y tiempo de tránsito.

a. Normalización de curvas

Cuando se realiza la caracterización de un campo o yacimiento, se debe tomar en cuenta el tiempo de adquisición de cada pozo y las herramientas con que se tomó dicha información, esto generará diferencias importantes entre cada uno, y el modelo petrofísico que haya resultado no sería representativo del campo. Para ello se deben tener pozos base que sirvan de calibre y llevar el resto a esa referencia. Se utilizó la herramienta clasificación de pozos, en la que se utilizaron como referencia pozos con información reciente del campo. En la figura 1 se muestra la gráfica de caja multi pozo (diagrama de caja y bigotes), se aprecian gráficamente algunos grupos de datos numéricos y es posible realizar una clasificación de acuerdo con la variación de los datos. El Cuadro-trazado indica qué observaciones pueden considerarse como valores atípicos y compara las distribuciones entre varios grupos o conjuntos de datos, entre múltiples pozos.

Figura 1. Gráfica multi pozo de caja del GR.

En la figura 1, se muestran en colores los grupos que forman tendencia, en color rojo se muestran los pozos que tiene valores bajos de GR, en color verde los que tiene valores medios y en amarillo los que tienen valores altos. Para seleccionar los pozos de calibración se tomaron como consideración aquellos que se han registrado recientemente, considerando que se tiene un lapso de 30 años entre el primer y último pozo. Se tomaron los pozos que se perforaron en los últimos 10 años, ya que las herramientas de registros utilizadas fueron de mayor resolución que los tomados en los años ochenta y noventa.

En la figura 3, se muestra la distribución del GR de los 23 pozos sin normalizar, observando que no existe una tendencia clara (izquierda), después de la normalización se aprecia una tendencia clara y buena distribución de los datos.

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Figura 3. Distribución del GR, en la gráfica de la izquierda se encuentra la distribución del GR original de los 23 pozos; en la gráfica de la derecha se observa el comportamiento del GR después de la normalización.

Este método se aplicó para las variables GR, NPHI, RHOB y DT obteniendo resultados de normalización similares.

Generación de registros sintéticos

El análisis de componentes principales es una herramienta estadística, que permite identificar patrones en los datos, resaltando las similitudes y diferencias, y que ayuda en la generación de curvas sintéticas, ya que se comprueba la coherencia entre el conjunto de datos de los pozos, para definir a partir de qué variables se pueden generar los registros sintéticos. En la figura 4, se muestra la gráfica de análisis de los componentes principales de las variables GR, RHOB, DT y NPHI, de la cual se puede concluir que la variable RHOB y GR tienen un comportamiento directo, al estar empalmadas (rojo), esto quiere decir que se puede generar un RHOB a partir de un GR con una coherencia buena, mientras que en las demás variables la relación entre ellas no existe, por lo que habrá mayor incertidumbre al crear variables sintéticas.

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Figura 4. Análisis de componentes principales del campo PC.

Se utilizó la técnica de redes neuronales para la determinación de curvas faltantes en los pozos en estudio. El método de redes neuronales consiste en identificar la información relevante sobre una gran cantidad de datos, en función del comportamiento de éstos. Este método utiliza algoritmos de entrenamiento iterativos que tratan de minimizar el error absoluto. Se crearon las variables NPHI, RHOB y DT de los pozos enlistados:

7 pozos NPHI 10 pozos RHOB 8 pozos DT

2. Análisis del núcleo

El campo a nivel terciario cuenta con análisis de petrofísica básica del núcleo 1 y 2 del pozo PC 121C, del que se obtuvieron datos de permeabilidad, porosidad y saturación de agua, los cuales se ajustaron a los obtenidos en la evaluación petrofísica.

Se ajustó en profundidad el núcleo 1, desplazándose 11 cm hacia arriba, mientras que el núcleo 2 se desplazó 6.76 m hacia abajo, como se muestra en la figura 6.

b. Mapas de isopropiedades

La generación de mapas de propiedades básicas (mapa de burbujas), se realizó con la técnica de kriging lineal para las curvas de nivel, la cual consiste en un procedimiento geoestadístico para la generación de superficies. Para el estudio del campo se mapearon las variables GR, RT, NPHI, RHOB y DT, de acuerdo con el análisis cualitativo de estos mapas, se determinó que la mejor zona se encuentra al norte del campo. En la figura 5, se muestra el mapa de resistividad de la arena 4, apreciando que la zona de mayor resistividad (resistividad alta posible presencia de

hidrocarburos), se encuentra al norte del campo.

Figura 6. Núcleo 1 y 2 del pozo PC 121C, ajuste en profundidad y de los parámetros obtenidos de la petrofísica básica.

Figura 5. Mapa de burbuja de resistividad profunda de la arena 24, el tamaño del círculo representa el promedio de resistividad de la arena, en la zona norte del campo se encuentra los valores promedio altos de resistividad.

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3. Evaluación petrofísica de los pozos en estudio

Se realizó la evaluación petrofísica con el modelo multi-mineral utilizando los siguientes registros básicos: RHOB, NPHI, GR, DT y RT, ajustando a los minerales cuarzo e ilita. El modelo se saturación empleado es doble agua, con un dato de salinidad de agua de formación de 186,000 ppm. Se analizaron 23 pozos del campo, un ejemplo de ellos es el pozo PC 101C, figura 7.

Figura 7. Evaluación petrofísica del pozo PC 101C, identificando posibles cuerpos de interés.

cleos y/o evaluación de los registros geofísicos.

a. Identificación del tipo de roca

Una vez integrada la información de los núcleos, se realiza una evaluación de los registros geofísicos y se calibra con los datos obtenidos de los núcleos. A partir de las curvas de porosidad y permeabilidad de los registros editados se realizó la gráfica de partir de los registros geofísicos. 5.- Los tipos de roca petrofísicos se obtienen con el análisis de nú

Winland 35, y el resultado fueron los tipos de roca petrofísicos a

Para determinar los tipos de roca se utiliza la ecuación de Winland (Kolodzie, 1980; Martin et al., 1997), donde se calcula el radio de garganta de poro (R35):

Log(R35) = 0.732 + 0.588 log(k) – 0.864

En general, del análisis de los tipos de roca es posible identificar las siguientes características:

1.- El mejor tipo de roca petrofísico presenta baja saturación de agua. 2.- En el peor tipo de roca petrofísico la saturación de agua irreducible es alta. 3.- Relación de la geometría de poro y distribución del tamaño determinada con las gráficas de presión capilar. 4.- Se puede determinar la saturación de agua de la altura de agua libre en el yacimiento.

Donde: R35 = radio de garganta de poro correspondiente al 35 % de inyección de mercurio en una gráfica de presión capilar (micrones, µ)

k = permeabilidad a condiciones ambientales (mD). ø = porosidad a condiciones ambientales (%).

En la figura 8 están representados los tipos de roca petrofísicos, a partir de registros y sus características de porosidad (ø), permeabilidad (k) y radio de garganta de poro.

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Figura 8. Tipos de roca con el gráfico de Wiland 35.

Los mejores tipos de roca son los macros, con gargantas de poro mayores a 2um, las meso tienen un radio de garganta de poro de 0.5 a 2 um, las micro tiene un radio de garganta poral de 0.1 a 0.5 um, y las nano tiene un radio de garganta de poro menor a 0.1 um.

b. Unidades de flujo

Una unidad de flujo se define como un intervalo estratigráficamente continuo que respeta el marco geológico y mantiene las características de los tipos de roca (Gunter et al., 1997b).

La gráfica modificada de Lorenz (Craig, 1972) determina la capacidad de almacenamiento y la capacidad de flujo en porcentaje; en el eje abscisas es la capacidad de almacenamiento (producto de porosidad y espesor, Phieh) y el eje de las ordenadas es la capacidad de flujo (producto de la permeabilidad y espesor, kh), (Chopra et al., 1987); la interpretación del gráfico es la siguiente: líneas horizontales son barreras al flujo y las que tienden a ser verticales presentan una buena capacidad de flujo; cabe hacer mención que las barreras al flujo son consideradas como unidades de flujo. Se identificaron un total de once unidades de flujo, de las cuáles seis son barreras al flujo y cinco tienen buena relación entre capacidad de flujo y almacenamiento (barras amarillas).

Figura 9. Unidades de flujo determinadas de la arena 22 mediante el diagrama Modificado de Lorentz.

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Se ordenaron las unidades de flujo de acuerdo con la capacidad de flujo. utilizando el gráfico de Lorenz, que indica que la mejor capacidad de flujo es la pendiente de cada unidad de flujo.

Figura 10. Grafica de Lorenz jerarquizando las unidades de flujo de la arena 22. c. Modelo de saturación en función de la altura y la porosidad efectiva

Una de las principales incertidumbres en los modelos petrofísicos es extrapolar los parámetros petrofísicos (porosidad, permeabilidad y saturación de agua), a diferentes cuerpos arenosos. En un principio se buscó analizar la roca por su clasificación o sus facies, pero genera mayor incertidumbre, ya que la diagénesis juega un papel muy importante en las características de cada roca. Por tal motivo se determinaron los tipos de roca petrofísicos y las unidades de flujo, ya que pueden extrapolarse en todo el yacimiento. Sin embargo, al tomar las saturaciones obtenidas por resistividad, generan errores que pueden afectar el comportamiento de los resultados, esto es, si se tienen rocas altamente compactas, la respuesta de resistividad pudiera asociarse a posible volumen de hidrocarburos, lo que sería un error, es por ello que se utilizó el método de K-Lambda propuesta por Herron en 1998. Este método relaciona el tamaño de los poros con el tipo de roca, si se conoce la distribución de los minerales presentes en la roca y la porosidad, es posible calcular la permeabilidad de la formación. En resumen, se calculó la saturación de fluidos en función del tipo de roca, y no de la respuesta de resistividad.

El modelo de saturación de Lambda para cada tipo de roca se presenta en la siguiente tabla:

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4. Elaboración de electrofacies

Análisis de Rocas Heterogéneas o HRA (Heterogeneous Rock Analysis) es un método de clasificación de rocas basado en registros. HRA define las clases de roca con base en sus atributos fundamentales de textura y composición, según lo discriminado por entradas de registro. HRA identifica estructuras de datos consistentes, definidas inicialmente por reconocimiento de patrones no supervisado de los canales de datos de entrada (por ejemplo, registros de pozos). La clasificación no supervisada se basa, así, en la estructura de la varianza de los datos, y no en las ideas preconcebidas de lo que estas clases deberían representar.

HRA se aplica a cualquier tipo de datos multivariados: registro, núcleo, registro de lodo, sísmica, entre otros. Con HRA, se puede vincular e integrar entre estas mediciones. Se eligen registros de pozos como medidas de referencia y escala de referencia, debido a que los registros son regionales prevalentes.

Las variables de entrada usadas para la generación de electrofacies del campo PC Terciario fueron: RHOB, NPHI, DT, y GR. No se usó la resistividad para evitar sesgos en la generación de electrofacies por la presencia de diferentes fluidos.

Se generaron los componentes principales del sistema, esto para reducir la complejidad de un espacio vectorial multidimensional a uno donde cada componente principal describiera la mayor parte del sistema. En esta imagen se observa en el eje X el componente principal 1, y en el eje Y, el componente principal 2. Con estos componentes principales y usando una técnica de cluster analysis, se generan los centroides de las clases seleccionadas (5 en este caso), figura 3.4.

Figura 11. Gráfico de clasificación de grupo del componente principal 1 y el componente principal 2.

El Silhouette Plot (figura 12), es un gráfico de control de calidad de la distancia de cada punto de los registros con respecto al centroide de cada grupo al que pertenece, si hay valores negativos (sin coma) quiere decir que un punto puede pertenecer a uno u otro grupo, si hay muchos valores negativos significa que al proceso se le dificulta encontrar los centroides adecuados para generar las electrofacies.

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Figura 12. Gráfico de silhouette de los grupos obtenidos de acuerdo con los componentes principales.

El gráfico de Fall-off de la figura 13, permite ver la convergencia del sistema iterando para encontrar los centroides. Para que sea aceptable, en un proceso de 50 iteraciones, al menos 10 de estas deben mostrar una tendencia horizontal.

Figura 13. Gráfico fall off, que permite ver la congruencia de los grupos seleccionados.

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El resultado obtenido es la clasificación de rocas de acuerdo con el comportamiento de los registros de entrada, arrojando 5 litotipos (figura 14):

Figura 14. Sábana del pozo PC 1, último carril muestra los litotipos generados por HRA.

Este método se utiliza como apoyo para la identificación de los tipos de roca, relacionando HRA con la evaluación calibrada a los núcleos y la identificación de los tipos de roca con Wiland 35 y las unidades de flujo, que permitieron determinar las zonas de posibles arenas con potencial de producción.

5. Resultados obtenidos

El proyecto de caracterización petrofísica del campo PC Terciario dio los siguientes resultados:

• Validación de la información de registros geofísicos y datos de núcleos. • Edición de registros geofísicos (correcciones, empalmes, ajuste en profundidad, etc) • Normalización de curvas de GR, NPHI, RHOB y DT en las arenas 21, 22, 23, 24 y 25. • Calibración del modelo petrofísico con respecto al núcleo del pozo PC 121c. • Generación de la ecuación de permeabilidad calibrada con datos de núcleo. • Obtención de tipos de rocas hidráulicas en núcleos con la metodología de Winland 35. • Modelo mineral a partir de datos de núcleo. • Modelo multimineral (cuarzo e ilita) en 20 pozos con registros geofísicos. • Modelo de saturación con Dual Water Elan y calibrada con datos de núcleos. • Modelo de permeabilidad de Herron en registros y calibrada con datos de núcleos. • Modelo de saturación a partir de Lambda, usando datos de tensión Interfacial (Interfacial Tension–IFT) y el nivel de agua libre (FWL-Free Water Level) con la técnica Oil Down To. • Obtención de valores de corte para determinar los sumarios petrofísicos. • Identificación de intervalos prospectivos a partir de los sumarios petrofísicos y del espesor neto impregnado. • A partir de registros en un modo no supervisado se obtuvieron los lito-tipos de cada pozo (cluster analysis). • Generación de la capacidad de almacenamiento y capacidad de flujo por arena. • Obtención de unidades de flujo por medio de Lorenz Modificado y el Estratigráfico Modificado de Lorenz. • Evaluación del registro Sigma en PC-101B y comparación con los resultados del modelo de saturación obtenido a partir de

Lambda, verificando su concordancia.

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Una de las principales incertidumbres en los modelos petrofísicos es extrapolar los parámetros petrofísicos (porosidad, permeabilidad y saturación de agua), a diferentes cuerpos arenosos. En un principio se buscó analizar la roca por su clasificación o sus facies, pero genera mayor incertidumbre ya que la diagénesis juega un papel muy importante en las características de cada roca. Por tal motivo se determinaron los tipos de roca petrofísicos y las unidades de flujo, ya que pueden extrapolarse en todo el yacimiento.

Se generó un modelo se saturación en función de la altura y dependiente del tipo de roca, calibrado al núcleo que se tiene del pozo PC 121C. Se generaron mapas de isopropiedades, en los que es posible apreciar las mejores zonas.

Figura 15. Mapas de isopropiedades de la arena 24 del camp PC.

En la figura 16, se muestra el mapa HCPOR-TH, en resumen, este mapa muestra la suma de la cada una de las variables mostradas en la figura 15, determinando así cuáles son las zonas con buena porosidad efectiva, presencia de hidrocarburos y espesor neto. En este mapa de la arena 24 la mejor zona (rojo/naranja), se encuentra en dirección SW.

Figura 16. Mapa de HCPOR-TH de la arena 24 del camp PC.

El resultado final para cada uno de los veintitrés pozos analizados se muestra en la sábana de la figura 17, donde se aprecian los registros utilizados en la evaluación petrofísica, los tipos de roca de acuerdo con Wiland 35, las electrofacies determinadas con HRA, las unidades de flujo de acuerdo con Lorenz y los modelos que servirán de base para la población del modelo estático (porosidad efectiva, permeabilidad, saturación de agua, espesor neto, etc).

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Figura 17. Sabana petrofísica del pozo PC 1 con litotipos, tipos de roca, radios de garganta de poro, unidades de flujo, capacidad de flujo y almacenamiento.

Conclusiones

Se realizó la caracterización petrofísica del campo PC Terciario, que pretende ser un apoyo en la evaluación de reservas e identificación de nuevas oportunidades, obteniendo un modelo estático de mayor confiabilidad y que sirva de base para la simulación numérica del yacimiento.

En las arenas 23 y 24 se tienen las mejores características petrofísicas y la mayor cantidad de oportunidades visualizadas, así mismo, la caracterización petrofísica nos permite tener una primera visualización de las posibles áreas con mejores características, de acuerdo con el tipo de roca, porosidad, permeabilidad y espesor neto impregnado de aceite.

Se recomienda hacer petrofísica básica (gamma del núcleo, porosidad, permeabilidad, densidad de grano) y especiales (m, n, a, presiones capilares, DRX, láminas delgadas, permeabilidades relativas) del núcleo del pozo PC 163. Se recomienda tomar registros de resonancia magnética para poder hacer una partición de la porosidad y con ello poder estimar un índice de permeabilidad en cada una de las arenas del campo.

La actualización del modelo petrofísico, con nueva información adquirida durante el desarrollo del campo, ayudará a tomar la administración y explotación óptima del yacimiento.

Fue posible identificar oportunidades de reparaciones mayores (RMA) en los 23 pozos analizados, con un total de 410 oportunidades, sin embargo, el objetivo inicial de estos pozos fue con objetivo mesozoico, por lo que las condiciones mecánicas de los pozos reducen las oportunidades a nueve de ellos, con 30 posibles oportunidades de RMA que están pendientes de analizar mecánica y económicamente.

Agradecimientos

Agradecimiento especial para el Ingeniero Marco Antonio Orduña Reyes por su gran colaboración, a PEMEX por ser la empresa que me ha dado esta experiencia y al Ingeniero Guillermo Gutiérrez Murillo por el apoyo para la realización de este trabajo.

Referencias

• Antonio Quintalán Pedraza, “Características petrofísicas de arenas del Neógeno en un pozo gasífero de la Cuenca de Veracruz”, Boletín Asociación Mexicana de Geólogos Petroleros, Vol. 64, No 3, pgs. 295-304, año 2012. • Cabrera, C. R., y Lugo, R. J., 1984. Estratigrafía – Sedimentología de las Cuencas Terciarias del Golfo de México. Boletín Asociación Mexicana de Geólogos Petroleros, Vol. 36, No. 2.

Trayectoria profesional del autor y coautores:

Autor: Enrique Morán Montiel

• Licenciatura: Ingeniero Petrolero, Universidad Nacional Autónoma de México. • Funciones 2010-2014: Especialista de diseño de Sistemas Artificiales de Producción en el Activo de Producción Poza Rica Altamira. 2014-a la fecha, Especialista Técnico D, área de Petrofísica del Activo de Producción Bloque Sur 03

Coautor: Marco Antonio Orduña Pérez

• Licenciatura: Ingeniero Geólogo, Universidad Nacional Autónoma de México. • Especialidad: Caracterización Petrofísica de yacimientos carbonatados y siliciclasticos, con más de 16 años de experiencia • Funciones: Participación en los modelos petrofísicos y evaluaciones en los campos del Activo de Producción Bloque S03, para el mejoramiento de la producción Marzo 2016- Febrero 2017.

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